Servicios web de Amazon (AWS) anunció que está colaborando con EvolutionaryScale, una empresa de inteligencia artificial centrada en la biología, para brindar a los científicos e investigadores acceso a los modelos de lenguaje ESM3 de la startup a través de AWS para avanzar en el descubrimiento de fármacos al permitir la creación de nuevas proteínas.
Ayer, EvolutionaryScale, fundada por antiguos investigadores del laboratorio de investigación de IA de Meta, anunció que obtuvo 142 millones de dólares en financiación inicial liderada por Nat Friedman, Daniel Gross y Lux Capital con la participación de AWS y el brazo de capital riesgo de Nvidia.
El modelo de IA ESM3 de EvolutionaryScale, que la compañía también lanzó recientemente, permite a los científicos e investigadores crear proteínas multidominio complejas completamente nuevas desde cero, incorporar la comprensión de los anticuerpos y crear flujos de trabajo de diseño de proteínas.
“ESM3, entrenado en múltiples modalidades y miles de millones de secuencias de proteínas que abarcan 3.800 millones de años de evolución, puede comprender datos biológicos complejos de diversas fuentes y generar proteínas completamente nuevas que nunca han existido en la naturaleza”, dijo Matt Wood, vicepresidente de inteligencia artificial de Amazon Web Services. productos, escribió en un comunicado.
“Las poderosas capacidades de ESM3… permiten a los científicos e investigadores adoptar un novedoso enfoque de ‘biología programable’, reduciendo potencialmente el tiempo y el costo de llevar nuevas terapias al mercado en años y miles de millones de dólares”.
ESM3 incluye tres modelos propietarios y un modelo de código abierto. La versión de código abierto está disponible para los clientes de AWS en Amazon SageMaker y AWS HealthOmics. A finales de este año, estará disponible a través de Amazon Bedrock.
LA TENDENCIA MÁS GRANDE
A principios de este mes, Google Anunciado la creación de un LLM creó para el descubrimiento de fármacos y el desarrollo terapéutico denominado Tx-LLM.
El modelo de lenguaje grande centrado en la terapéutica se perfeccionó a partir de PaLM-2la tecnología de inteligencia artificial generativa del gigante tecnológico que utiliza los LLM de Google para responder preguntas médicas.
El LLM construye la colección de instrucciones terapéuticas Tuning (TxT) intercalando instrucciones de texto libre con representaciones de moléculas pequeñas, como cadenas SMILES para moléculas pequeñas.
SMILES, o Sistema Simplificado de Entrada de Línea de Entrada Molecular, es un método tipográfico que utiliza caracteres imprimibles que representan moléculas y reacciones.
TxT se utilizó para impulsar y ajustar Tx-LLM para resolver tareas de clasificación, regresión y generación involucradas en el descubrimiento de fármacos y el desarrollo terapéutico.
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